import numpy as np
import cv2 as cv

# 读取视频文件
cap = cv.VideoCapture('bike.mp4')

# 循环播放视频文件，逐帧读取
while cap.isOpened():
    # 逐帧读取视频，ret 为布尔值，表示是否成功读取帧，frame 为当前帧的图像数据
    ret, frame = cap.read()
    if not ret:
        print("没有内容，退出 :) ")
        break

    # 使用 cv2.cvtColor() 将当前帧的彩色图像转换为灰度图
    gray = cv.cvtColor(frame, cv.COLOR_BGR2GRAY)

    # 获取灰度图的傅里叶系数
    fCoef = np.fft.fft2(gray)
    # 计算原始傅里叶系数对应的振幅谱
    msp = 20 * np.log(np.abs(fCoef))
    # 对振幅谱进行排序
    mag_spec_sorted = np.sort(msp.ravel())

    # 计算保留振幅的阈值
    thresh = mag_spec_sorted[int((1 - 0.5) * gray.size)]  # 计算位置的振幅阈值
    # 创建掩码，保留振幅大于阈值的频率分量
    mask = msp > thresh
    # 使用掩码压缩傅里叶系数（模拟通过网络传输压缩后的系数）
    fCoef_compressed = fCoef * mask
    # 使用压缩后的傅里叶系数进行逆傅里叶变换，得到压缩后的图像
    gray_cp = np.fft.ifft2(fCoef_compressed).real
    # 极大极小值归一
    msp_min = np.min(gray_cp)
    msp_max = np.max(gray_cp)
    gray_cp = (gray_cp - msp_min) / (msp_max - msp_min)

    # 0.05_Again
    thresh1 = mag_spec_sorted[int((1 - 0.05) * gray.size)]  # 计算位置的振幅阈值
    mask1 = msp > thresh1
    fCoef_compressed1 = fCoef * mask1
    gray_cp1 = np.fft.ifft2(fCoef_compressed1).real
    msp_min1 = np.min(gray_cp1)
    msp_max1 = np.max(gray_cp1)
    gray_cp1 = (gray_cp1 - msp_min1) / (msp_max1 - msp_min1)

    # 输出视频
    cv.imshow('original', gray)
    cv.imshow('0.5', gray_cp)
    cv.imshow('0.05', gray_cp1)

    # 每隔 1ms 检查一次用户输入，如果按下 'q' 键，退出循环
    if cv.waitKey(1) == ord('q'):
        break

# 释放视频捕捉资源
cap.release()

# 关闭所有的 GUI 窗口
cv.destroyAllWindows()